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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利跨模态的光-SAR图像配准方法、装置、设备和介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117291957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311403126.9，技术领域涉及：G06T7/30；该发明授权跨模态的光-SAR图像配准方法、装置、设备和介质是由智帅峰;孙子璇;姜卫东;霍凯;刘永祥设计研发完成，并于2023-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨模态的光-SAR图像配准方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种跨模态的光‑SAR图像配准方法、装置、设备和存储介质，通过利用训练好的光流估计神经网络根据光学图像和SAR图像提取得到第一光流图以及第二光流图，并计算第一光流图与第二光流图中各像素之间的相似性获得置信度掩膜，利用掩膜在光学图像上确定第一高置信度点集，再利用第二光流图将第一高置信度点集映射SAR图像上，得到与第一高置信度点集对应的第二高置信度点集，最后对第一高置信度点集与第二高置信度点集中各同名点对之间的线性关系进行回归，得到仿射矩阵参数，根据该仿射矩阵参数，实现对光学图像和SAR图像之间的配准。采用本方法可精准并快速的对跨模态图像进行配准。

本发明授权跨模态的光-SAR图像配准方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种跨模态的光-SAR图像配准方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待进行配准的光学图像和SAR图像； 利用训练好的光流估计神经网络，根据所述光学图像和SAR图像生成得到以光学图像、SAR图像为输入顺序的第一光流图，以及以SAR图像、光学图像为输入顺序的第二光流图，其中，对所述光流估计神经网络进行训练，包括：根据多个已匹配的光学样本图像以及SAR样本图像对构建训练数据集，所述训练数据集中包括多个训练数据对，各所述训练数据对中均包括光学训练图像以及SAR训练图像，将所述训练数据对中的光学训练图像以及SAR训练图像分别以不同的输入顺序输入至所述光流估计神经网络中，分别得到以光学训练图像、SAR训练图像为输入顺序的光学SAR光流图，以及以SAR训练图像、光学训练图像为输入顺序的SAR光学光流图，根据所述光学SAR光流图以及对应的真值光流图计算得到标准光流估计误差，根据所述光学SAR光流图以及SAR光学光流图计算得到对称损失，利用所述标准光流估计误差与对称损失对所述光流估计神经网络进行训练，直至损失函数收敛，得到所述训练好的光流估计神经网络，计算所述对称损失采用以下公式： ； 在上式中，表示所述光学SAR光流图；表示所述SAR光学光流图；N表示网络输出的光流序列总数；i表示光流序列中第i个光流；表示各分量权重，当i越接近N，该项权重越大； 计算所述第一光流图中各像素分别与所述第二光流图中各像素之间的相似性获得置信度掩膜，利用所述置信度掩膜在所述光学图像上确定第一高置信度点集； 利用第二光流图将所述光学图像上的第一高置信度点集映射至所述SAR图像上，得到与所述第一高置信度点集对应的第二高置信度点集； 对所述第一高置信度点集与第二高置信度点集中各同名点对之间的线性关系进行回归，得到仿射矩阵参数，根据所述仿射矩阵参数，对所述光学图像和SAR图像进行配准。

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